CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN NGHIÊN CỨU
4.2 Kết quả nghiên cứu
4.2.4 Tác động của nguồn tài trợ bên trong đến tốc độ điều chỉnh tiền mặt của các công ty
cơng ty
Sau khi phân tích ảnh hưởng của khả năng tiếp cận với các nguồn tài trợ bên ngoài đến tốc độ điều chỉnh tiền mặt, luận văn tiếp tục xem xét ảnh hưởng của độ lớn của nguồn tài trợ bên trong đến tốc độ điều chỉnh tiền mặt và kết quả được trình bày trong bảng 4.7. Tương tự như bảng 4.4, 4.5 và bảng 4.6, trước khi thảo luận các kết quả đạt được, luận văn thực hiện kiểm tra sự tự tương quan bậc 02 và sự phù hợp của các biến công cụ mà luận văn dùng trong phương pháp GMM nhằm khắc phục hiện tượng nội sinh. Trong đó giả thuyết H0 của hai kiểm định này là khơng có tự tương quan bậc 02 và các biến công cụ phù hợp (không tương quan với sai số của mơ hình phân tích). Theo bảng kết quả 4.7, cho thấy giá trị p – value của kiểm định AR(2) và Hansen ở cột (1) bằng 0.355 và 0.113 và ở cột (2) bằng 0.817 và 0.444, các giá trị này đều lớn hơn mức ý nghĩa 10%, kết quả này làm cho luận văn không thể bác bỏ giả thuyết H0 của hai kiểm định này. Vì vậy, mơ hình nghiên cứu sau khi dùng phương pháp GMM thì khơng cịn tự tương quan bậc hai và các biến công cụ sử dụng để giải quyết nội sinh thì khơng tương quan với sai số của mơ hình. Do đó, kết quả mà luận văn thu được trong bảng 4.7 là đáng tin cậy và có thể dùng để thảo luận cũng như phân tích.
Bảng 4.7 Kết quả ảnh hưởng của độ lớn của dòng vốn tự do đến tốc độ điều chỉnh
tiền mặt CASHt+1 - CASHt HỆ SỐ HỆ SỐ DEV_UL 0.6957 (12.28) *** DEV_UL*LARGER_ABS_FCF 0.2312 (2.57) **
DEV_MD 0.6222 (6.50) *** DEV_MD* LARGER_ABS_FCF 0.3269 (1.73) * AR(1) 0 0 AR(2) 0.355 0.817 Hansen 0.113 0.444
CASHt+1 - CASHt là chênh lệch giữa tiền mặt ở năm t+1 và tiền mặt ở năm t; DEV_UL là độ lệch so với tiền mặt tối ưu trong đó tiền mặt tối ưu thu được từ kết quả hồi quy trong bảng 4.3; DEV_MD là độ lệch so với tiền mặt tối ưu trong đó tiền mặt tối ưu được tính bởi giá trị trung vị tiền mặt của ngành mà doanh nghiệp đang hoạt động; LARGER_ABS_FCF là biến giả đại diện cho quy mơ dịng tiền tự do trong đó nếu quy mơ dịng tiền tự do (được xét dưới giá trị tuyệt đối) lớn hơn giá trị trung vị của quy mơ dịng tiền tự do của ngành mà doanh nghiệp đang hoạt động (được xét dưới giá trị tuyệt đối) thì biến giả LARGER_ABS_FCF sẽ mang giá trị 01 và ngược lại bằng 0; Kiểm đinh AR(1) và AR(2) thể hiện p-value tương ứng cho kiểm định tự tương quan bậc 01 và bậc 02 trong đó giả thuyết H0: khơng có tự tương quan; kiểm định Hansen thể hiện giá trị p-value cho kiểm định sự phù hợp của các biến công cụ với giả thuyết H0: các biến công cụ không tương quan với sai số mơ hình. Bên cạnh đó *, ** và *** phản ánh mức ý nghĩa thống thống kê 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Kết quả chạy Stata của Học viên (2018). Theo bảng kết quả bảng 4.7, cho thấy các cơng ty có dịng tiền tự do lớn hơn giá trị trung vị (xét theo giá trị tuyệt đối) thì tổng hệ số hồi quy của hai biến DEV_UL (DEV_MD) và biến giả đại diện cho dòng tiền tự do lớn LARGER_ABS_FCF đạt 0.9169 (0.9491). Trong khi đó, với các cơng ty có dịng tiền tự do nhỏ hơn giá trị trung vị (xét theo giá trị tuyệt đối) thì tổng hệ số hồi quy của hai biến DEV_UL (DEV_MD) và biến
giả đại diện cho dòng tiền tự do thấp LARGER_ABS_FCF đạt 0.6857 (0.6222). Kết quả cho thấy các cơng ty có dịng tiền tự do càng lớn thì dường như điều chỉnh tiền mặt về hướng mục tiêu nhanh hơn so với các doanh nghiệp có dịng tiền tự do nhỏ. Kết quả này phù hợp với giả thuyết nghiên cứu H3b mà luận văn đề xuất cũng như tương đồng với phát hiện của Faulkender và các cộng sự (2012), Orlova và Rao (2018). Có thể lập luận kết quả này như là nguồn vốn bên trong càng dồi dào thì sẽ càng có thể làm giảm chi phí điều chỉnh tiền mặt cho các cơng ty, do đó điều này sẽ cho phép cơng ty giảm độ lệch so với tiền mặt tối ưu nhanh hơn.
Tiếp tục luận văn tiến hành xem xét ảnh hưởng của dấu của nguồn tài trợ bên trong đến tốc độ điều chỉnh tiền mặt và kết quả được trình bày trong bảng 4.8. Trước khi thảo luận kết quả của mơ hình, luận văn thực hiện kiểm tra sự tự tương quan bậc 02 và sự phù hợp của các biến công cụ mà luận văn dùng trong phương pháp GMM nhằm khắc phục hiện tượng nội sinh. Trong đó, giả thuyết H0 của hai kiểm định này là khơng có tự tương quan bậc 02 và các biến cơng cụ phù hợp (không tương quan với sai số của mơ hình phân tích). Theo bảng kết quả 4.8, cho thấy giá trị p – value của kiểm định AR(2) và Hansen ở cột (1) bằng 0.110 và 0.781 và ở cột (2) bằng 0.115 và 0.844, các giá trị này đều lớn hơn mức ý nghĩa 10%, kết quả này làm luận văn không thể bác bỏ giả thuyết H0 của hai kiểm định này. Vì Vậy, mơ hình nghiên cứu sau khi dùng phương pháp GMM thì khơng cịn tự tương quan bậc hai và các biến công cụ sử dụng để giải quyết nội sinh thì khơng tương quan với sai số của mơ hình. Do đó, kết quả mà luận văn thu được trong bảng 4.8 là đáng tin cậy và có thể dùng để thảo luận cũng như phân tích.
Bảng 4.8 Kết quả ảnh hưởng của dấu của dòng vốn tự do đến tốc độ điều chỉnh tiền
mặt
DEV_UL 0.4027 (1.67) * DEV_UL*NEG_FCF 0.5852 (2.54) ** DEV_MD 0.3482 (2.42) ** DEV_MD* NEG_FCF 0.5163 (1.86) * AR(1) 0.001 0 AR(2) 0.110 0.115 HANSEN 0.781 0.844
CASHt+1 - CASHt là chênh lệch giữa tiền mặt ở năm t+1 và tiền mặt ở năm t; DEV_UL là độ lệch so với tiền mặt tối ưu trong đó tiền mặt tối ưu thu được từ kết quả hồi quy trong bảng 4.3; DEV_MD là độ lệch so với tiền mặt tối ưu trong đó tiền mặt tối ưu được tính bởi giá trị trung vị tiền mặt của ngành mà doanh nghiệp đang hoạt động; NEG_FCF là biến giả đại diện cho dòng tiền tự do âm với dòng tiền tự do âm thì biến giả NEG_FCF sẽ mang giá trị 01 và ngược lại bằng 0; Kiểm đinh AR(1) và AR(2) thể hiện p-value tương ứng cho kiểm định tự tương quan bậc 01 và bậc 02 trong đó giả thuyết H0: khơng có tự tương quan; kiểm định Hansen thể hiện giá trị p-value cho kiểm định sự phù hợp của các biến công cụ với giả thuyết H0: các biến công cụ không tương quan với sai số mơ hình. Bên cạnh đó *, ** và *** phản ánh mức ý nghĩa thống thống kê 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Kết quả chạy Stata của Học viên (2018). Theo bảng kết quả bảng 4.8, cho thấy các cơng ty có dịng tiền tự do âm thì tổng hệ số hồi quy của hai biến DEV_UL (DEV_MD) và biến giả đại diện cho dòng tiền tự do âm NEG_FCF đạt 0.9879 (0.8645). Trong khi đó đối với các cơng ty có dịng tiền tự do nhỏ
hơn giá trị trung vị (xét theo giá trị tuyệt đối) thì tổng hệ số hồi quy của hai biến DEV_UL (DEV_MD) và biến giả đại diện cho quy mô lớn NEG_FCF đạt 0.4027 (0.3482). Kết quả cho thấy các cơng ty có dịng tiền tự do thâm hụt thì dường như điều chỉnh tiền mặt về hướng mục tiêu nhanh hơn so với các doanh nghiệp có dịng tiền tự do thặng dư. Kết quả này phù hợp với giả thuyết nghiên cứu H3b mà luận văn đề xuất cũng như tương đồng với phát hiện của Orlova và Rao (2018). Có thể thấy rằng các cơng ty có thâm hụt tài chính (dịng tiền tự do âm) có thể sử dụng tiền mặt, nếu có, để giảm thâm hụt tài chính hoặc chuyển sang tiếp cận với các khoản tài trợ bên ngoài, đặc biệt nếu thâm hụt tài chính lớn. Do đó, các cơng ty này sẽ có động cơ để điều chỉnh tiền mặt hướng về mức mục tiêu nhanh hơn nhằm hạn chế việc phụ thuộc vào các nguồn tài trợ bên ngoài.
Bảng kết quả 4.9 trình bày ảnh hưởng tương tác của dấu của dòng tiền tự do và độ lệch so với tiền mặt tối ưu đến tốc độ điều chỉnh tiền mặt. Theo kết quả 4.9, cho thấy giá trị p – value của kiểm định AR(2) và Hansen ở cột (1) bằng 0.850 và 0.156 và ở cột (2) bằng 0.697 và 0.129, các giá trị này đều lớn hơn mức ý nghĩa 10%, điều này cho thấy rằng luận văn không thể bác bỏ giả thuyết H0 của hai kiểm định này. Vì vậy, mơ hình nghiên cứu sau khi dùng phương pháp GMM thì khơng cịn tự tương quan bậc hai và các biến công cụ sử dụng để giải quyết nội sinh thì khơng tương quan với sai số của mơ hình. Do đó, kết quả mà luận văn thu được trong bảng 4.9 là đáng tin cậy và có thể dùng để thảo luận cũng như phân tích.
Bảng 4.9 Kết quả ảnh hưởng tương tác của dấu của dòng tiền tự do và độ lệch so với
tiền mặt tối ưu đến tốc độ điều chỉnh tiền mặt
CASHt+1 - CASHt HỆ SỐ HỆ SỐ
DEV_UL 0.7615
(13.85) ***
DEV_UL*NEG_FCF 0.5222 (5.18) *** DEV_UL*NEG_FCF*NEG_DEV_UL -0.3964 (-3.03) *** DEV_UL*POS_FCF*NEG_DEV_UL -0.4449 (-7.43) *** DEV_MD 0.9807 (8.39) *** DEV_MD*NEG_FCF -0.1206 (-0.64) DEV_MD*NEG_FCF*NEG_DEV_MD -0.3669 (-2.43) ** DEV_MD*POS_FCF*NEG_DEV_MD -0.4021 (-3.14) *** AR(1) 0 0 AR(2) 0.85 0.697 HANSEN 0.156 0.129
CASHt+1 - CASHt là chênh lệch giữa tiền mặt ở năm t+1 và tiền mặt ở năm t; DEV_UL là độ lệch so với tiền mặt tối ưu trong đó tiền mặt tối ưu thu được từ kết quả hồi quy trong bảng 4.4; DEV_MD là độ lệch so với tiền mặt tối ưu trong đó tiền mặt tối ưu được tính bởi giá trị trung vị tiền mặt của ngành mà doanh nghiệp đang hoạt động; NEG_FCF là biến giả đại diện cho dòng tiền tự do âm với dòng tiền tự do âm thì biến giả NEG_FCF sẽ mang giá trị 01 và ngược lại bằng 0; Kiểm đinh AR(1) và AR(2) thể hiện p-value tương ứng cho kiểm định tự tương quan bậc 01 và bậc 02 trong đó giả thuyết H0: khơng có tự tương quan; kiểm định Hansen thể hiện giá trị p-value cho kiểm định sự phù hợp của các biến công cụ với giả thuyết H0: các biến
công cụ không tương quan với sai số mơ hình. Bên cạnh đó *, ** và *** phản ánh mức ý nghĩa thống thống kê 10%, 5% và 1%.
Nguồn: Kết quả chạy Stata của Học viên (2018). Theo bảng kết quả bảng 4.9, cho thấy các cơng ty có tiền mặt dư thừa và dịng tiền tự do âm thì tổng hệ số hồi quy của ba biến DEV_UL (DEV_MD), biến giả tiền mặt dư thừa NEG_DEV_UL (NEG_DEV_MD) và biến giả đại diện cho dòng tiền tự do âm NEG_FCF đạt 0.3651 (0.6138). Trong khi đó đối với các cơng ty có tiền mặt dư thừa và dịng tiền tự do dương thì tổng hệ số hồi quy của ba biến DEV_UL (DEV_MD), biến giả tiền mặt dư thừa NEG_DEV_UL (NEG_DEV_MD) và biến giả đại diện cho dòng tiền tự do dương POS_FCF đạt 0.3166 (0.5786). Điều này cho thấy rằng các cơng ty có tiền mặt dư thừa và dòng tiền tự do âm thì dường như điều chỉnh tiền mặt về hướng mục tiêu nhanh hơn so với các doanh nghiệp có tiền mặt dư thừa và dịng tiền tự do dương. Kết quả này phù hợp với giả thuyết nghiên cứu H3c mà luận văn đề xuất cũng như tương đồng với phát hiện của Orlova và Rao (2018). Kết quả này dường như ủng hộ thêm cho phát hiện được tìm thấy trong bảng 4.8, và có thể thấy rằng các cơng ty thặng dư tiền mặt có thể sử dụng tiền mặt dư thừa để bù đắp phần thâm hụt tài chính do dịng tiền tự do âm và do đó sẽ điều chỉnh tiền mặt nhanh hơn (Orlova và Rao, 2018). Điều này phù hợp với sự kỳ vọng của lý thuyết phân cấp tài chính (financial hierarchy theory).
CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN